EC・業販の商品画像／説明文 自動生成システム
競合の売れ筋を要素分解し、商品画像・説明文を自動生成
お客様のプロフィール
B2B EC・業販（バイク用品など）。楽天・Amazonの競合情報を調べ、自社のEC商品画像・説明文をAIで生成するワークフローを構築。景表法（景品表示法：不当な表示を規制する法律）のチェックも生成フローに内蔵する。
導入前の課題
クリエイティブが売上に直結
ECでは商品画像・説明文の訴求力が売上に直結する。
自社ページが見劣り
自社ECの商品ページは定型的で、競合モール上位の作り込まれたページと訴求力に差があった。
スクレイピングのリスク
競合の売れ筋を活かしたいが、スクレイピングのIP遮断リスクで踏み切れない。
実装人材の不在
AIで実現したいが社内に実装人材がおらず、伴走できるパートナーが必要だった。
当社の提案したソリューション
楽天・Amazonなど競合の売れ筋を調べ、その要素を自社のクリエイティブ生成に活かすワークフローを Dify 中心に構築。「競合分析→生成→チェック」を一気通貫でつなぐ。
楽天API＋スクレイピングAPIで売れ筋ページを取得（正規手段を優先しIP遮断を回避）。
競合間比較・自社比較で「効く要素」を抽出し、要素マップ（訴求点・不足点）にする。
メタプロンプトから画像/説明文用プロンプトを生成（Sheetで管理）。
Gemini／Nano Bananaで生成し、景表法など3観点でハルシネーション・違反をチェックする。
技術仕様
システム構成
- Dify（SaaS。エージェント型ワークフロー基盤）
- Gemini／Nano Banana（商品画像・説明文の生成）
- 楽天ウェブサービス公式API／競合スクレイピングAPI（正規手段を優先）
- Googleサービスアカウント（BigQuery／Sheet／Drive。メタプロンプトはSheetで外出し管理）
導入プロセスとスケジュール
型作り
1〜2カテゴリ・5〜10 SKU で型を作る。
拡張
対象拡大・自動化の高度化を進める。
成果と導入効果
効率的に生成（想定）
競合の売れ筋を踏まえたクリエイティブ（画像・説明文）を効率的に生成できる。
競合理解が進む（想定）
競合情報の収集がスムーズになり、自社に何が足りないかの理解が進む。
品質と法令順守の両立
景表法など3観点のチェックを内蔵し、品質と法令順守を両立できる。
EC全般へ横展開
要素分解→自社転用の型は、バイク用品に限らずEC全般へ応用可能。
競合に比べて自社の商品ページが見劣りしていたが、競合の売れ筋を要素分解して自社に転用できるようになり、画像・説明文の制作が大きく効率化した。景表法などのチェックも生成フローに組み込まれているので、品質と法令順守を両立しながらスピードを上げられる。
EC・マーケティング ご担当者（想定）
生成AIコンサルティング
生成AIツール（ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot など）の選定から組織浸透までをワンストップで支援。経営目標から逆算したユースケース発掘、1Dayハンズオン、PoC検証、導入後の運用定着まで伴走し、社内にAI活用カルチャーを根付かせます。
AIアプリケーション開発
ローコードの Dify や Microsoft Copilot Studio をはじめ、LangChain／Python など最適な技術スタックを組み合わせて、本番運用に耐える AI アプリを短期間で構築。複数LLM・社内データ・外部SaaS を安全に連携し、業務フローに溶け込む AI 実装を実現します。
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